2025隐私计算实训营学习笔记 第七讲 隐语在新能源车型的联合定价

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一、背景与问题

新能源车销量持续增长（渗透率2024年超40%），但其车险行业面临三大困境：年轻车主比例高，激进驾驶多，事故率高。新能源车加速性能强，事故发生率高。一体化压铸、电子元件多，维修成本高、零整比高。因此，整体赔付率比燃油车高10%以上，行业普遍亏损，保险公司提高门槛、涨价、甚至拒保（如特斯拉案例）；用户则觉得投保难、保费贵。

二、传统方案的限制

传统定价依赖静态车辆信息（品牌、车龄等），但它们对风险刻画能力弱。缺少动态数据（用户画像、驾驶行为、过往出险等）。

数据孤岛：车险公司接触不到车主和用车数据，数据无法共享。

精算建模过程手工、基于经验、工具老旧（Excel、SAS），更新慢、成本高。

三、隐语联合定价方案

蚂蚁保联合多家保险公司，用隐私计算（隐语技术）解决数据孤岛，构建：跨机构数据可用不可见；多方联合建模（端到端建模，不只是残差修正）；人车驾驶行为大图，挖掘隐藏的风险信号；AutoML（自动化建模与调优），把精算师从手工中解放出来，建模周期从一个月降到三天。

架构三层：

底层：隐私计算+数据安全

中间层：组件化、模板化的精算工具，提高效率与复用

顶层：运营监控、策略输出，实现闭环管理

四、技术亮点与扩展理解

隐私计算（MPC）不需要直接共享数据，只需共享计算结果，让保险公司用上车主和平台的行为数据。

大规模图计算：通过PB级人车关系图、行为序列识别，把“谁开车”和“怎么开”准确量化到风险模型里。

AutoML自动化迭代：在组件化工具和模板下，自动完成特征分组、模型融合、调参、结果反馈，大幅提升模型生产力。

风险防控闭环：

• 事前：定义指标（如级差）预测模型影响
• 事中：仿真流量回放、A/B对比
• 事后：实时监控赔付率，及时调整策略

五、应用成效

接入联合定价后：用户平均降价300元；30%低风险车主降价约10%；10-15%曾拿不到报价的车主获得合理报价；部分保险公司端到端转化率提升80%，UV价值提升70%；保司整体综合成本率从亏损转为盈利。

六、总结

未来隐私计算技术不仅限于定价，还能扩展到：营销优化（精确定位低风险用户）；核保与理赔（降低欺诈、提高效率）；多方合作（主机厂、修理厂、保险中介、再保险等）；形成行业级、生态级数据网络。这种技术带来的不仅是金融效率提升，也是普惠性增强，帮助更多新能源用户享受到合理车险，同时让保险公司更稳健。